انضغط مشهد نماذج اللغة الصينية في 2026 إلى طبقة رائدة ضيّقة. فأربعة مختبرات — Zhipu و Alibaba و Moonshot و DeepSeek — تطرح الآن نماذج تنافس مباشرةً إصدارات الحدود الغربية في السياق والاستدلال والبرمجة، وغالبًا بجزءٍ من السعر. هذه المقالة مواجهة بالمواصفات والأسعار لأبرز أربعة نماذج صينية رائدة متاحة اليوم عبر واجهة الـ API الموحدة من MeshTok: GLM-5.2 و Qwen3.7 Max و Kimi K2.7 Code و DeepSeek V4 Pro.
لم نُجرِ أي معايير للأداء أو الجودة. كل رقم أدناه مأخوذ من src/data/models.ts وقابل للتكرار بآلة حاسبة. الهدف هو مساعدتك على اختيار النموذج المناسب لحمل عمل وميزانية محدّدة — استنادًا إلى البيانات التي تهمّ فعلًا لقرارات التوجيه: نافذة السياق، والقدرات، والحد الأقصى للإخراج، وسعر كل مليون رمز.
المنافسون الأربعة: ورقة المواصفات
جميع النماذج الأربعة قابلة للاستدعاء اليوم على https://meshtok.com/v1. ثلاثة منها تحمل وسم القدرة flagship في الكتالوج؛ أما Kimi K2.7 Code فهو متخصص في البرمجة دون هذا الوسم، وأُدرج هنا لأنه إصدار Moonshot الأكثر صلة بالمطوّرين في 2026.
| النموذج | المُصدّر | السياق | الحد الأقصى للإخراج | الإدخال $/م | الإخراج $/م | تاريخ الإصدار |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek (CN) | 1,000,000 | 32,768 | $0.4286 | $0.8571 | 2026-04 |
| GLM-5.2 | Zhipu (CN) | 1,000,000 | 128,000 | $1.1429 | $4.0000 | 2026-07 |
| Qwen3.7 Max | Alibaba (CN) | 1,000,000 | 8,192 | $0.8571 | $2.5714 | 2026-06 |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot (CN) | 256,000 | 8,192 | $0.9286 | $3.8571 | 2026-05 |
مصفوفة القدرات
| Capability | DeepSeek V4 Pro | GLM-5.2 | Qwen3.7 Max | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|---|---|
| Reasoning | ✅ | ✅ | ✅ | — |
| Coding | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Vision (image) | ✅ | — | ✅ | — |
| Tool calling | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| JSON mode | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Flagship tag | ✅ | ✅ | ✅ | — |
ثلاث ملاحظات هيكلية من هذين الجدولين:
- فقط DeepSeek V4 Pro و Qwen3.7 Max متعدّدا الأنماط. GLM-5.2 — الأغلى بين الأربعة — بلا قدرة على الصور. إذا تضمّن حمل عملك لقطات شاشة أو مخططات أو وثائق ممسوحة ضوئيًا، يتقلّص المجال إلى نموذجين قبل أن يدخل السعر في الحسبان.
- الحد الأقصى للإخراج 128K في GLM-5.2 فريد. كل نموذج آخر هنا محدود بإخراج 8K–32K. للأحمال التي تحتاج إلى إصدار ردود طويلة جدًا في الدور الواحد — إعادة هيكلة ملفات كاملة، تقارير مطوّلة، بناء هيكل متعدد الملفات — GLM-5.2 هو الخيار الوحيد الذي لن يُقتطَع.
- DeepSeek V4 Pro هو الأرخص على المحورين والأكثر اكتمالًا في الوسوم. يحمل
reasoningوcodingوimageوtoolsوjsonوflagship— المجموعة الكاملة — ومع ذلك يُسلِّم سعرًا أقل من كل نموذج آخر هنا على الإدخال والإخراج معًا.
تحليل الأسعار
جميع الأرقام أدناه إسقاطات حسابية من الأسعار المعلنة في src/data/models.ts. وليست قياسات لأي حمل عمل حقيقي. فاتورتك الفعلية تعتمد على أطوال الطلب والرد الحقيقية لديك؛ والقيمة هنا هي النسبة، وهي ثابتة وقابلة للتكرار.
تكلفة كل مليون رمز إدخال + مليون رمز إخراج
وحدة حسابية تقريبية: مليون رمز إدخال ومليون رمز إخراج.
| النموذج | الإدخال (1M) | الإخراج (1M) | الإجمالي |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $0.43 | $0.86 | $1.29 |
| Qwen3.7 Max | $0.86 | $2.57 | $3.43 |
| Kimi K2.7 Code | $0.93 | $3.86 | $4.79 |
| GLM-5.2 | $1.14 | $4.00 | $5.14 |
على هذه الوحدة، DeepSeek V4 Pro أرخص بـ 2.7 مرة من Qwen3.7 Max، و3.7 مرة من Kimi K2.7 Code، و4.0 مرة من GLM-5.2. رموز الإخراج تسيطر على الفاتورة في كل نموذج ما عدا DeepSeek — فلدى V4 Pro تقع أسعار الإدخال والإخراج ضمن نسبة 2×، وهي نسبة متوازنة على نحو غير معتاد.
تكلفة مليون استدعاء @ 1K إدخال + 500 رمز إخراج
وحدة أكثر واقعية لحركة بنمط الدردشة: مليون استدعاء قصير، يستهلك كلٌّ منها 1,000 رمز إدخال ويُنتج 500 رمز إخراج. يبلغ ذلك مجموعًا مليار رمز إدخال و500 مليون رمز إخراج.
| النموذج | الإدخال (1B داخل) | الإخراج (500M خارج) | الإجمالي لمليون استدعاء |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $429 | $429 | $857 |
| Qwen3.7 Max | $857 | $1,286 | $2,143 |
| Kimi K2.7 Code | $929 | $1,929 | $2,857 |
| GLM-5.2 | $1,143 | $2,000 | $3,143 |
الترتيب متّسق مع وحدة 1M+1M، مع تبدّل واحد ملحوظ: في حركة بنمط الدردشة، يصبح GLM-5.2 الأغلى بين الأربعة (سعر الإخراج $4/م يسيطر)، متجاوزًا Kimi K2.7 Code. الأثر العملي — إذا كنت تنفق $3,000 شهريًا على GLM-5.2 لحمل عمل لا يحتاج تحديدًا إلى نافذة إخراج 128K، فإن نفس شكل الحركة على DeepSeek V4 Pro سيكلّف نحو $820 شهريًا. ما إذا كانت هذه التوفيرة تستحق مقايضة الجودة سؤال لا يُجيب عليه سوى تقييمك الخاص؛ الفجوة السعرية كبيرة بما يكفي لدرجة أن عدم قياسها يترك مالًا حقيقيًا على الطاولة.
متى تختار أيًّا منها
لا يوجد “أفضل نموذج صيني” — بل النموذج المناسب لحمل عمل معيّن. استخدم هذه المصفوفة نقطة انطلاق وتحقّق بتقييمك الخاص.
| حمل العمل | موصى به | السبب |
|---|---|---|
| دردشة متعددة الأنماط عالية الحجم بميزانية محدودة | DeepSeek V4 Pro | النموذج الوحيد هنا بأقل من $1/م إدخال مع رؤية. أرخص بـ ~2.7 مرة من Qwen3.7 Max (الخيار متعدد الأنماط الآخر الوحيد) على وحدة دردشة 1K+500. |
| تحليل وثائق طويلة (سياق 1M)، إخراج قصير إلى متوسط | DeepSeek V4 Pro | سياق 1M + حد إخراج 32K يغطّي معظم التلخيص والأسئلة والأجوبة. أرخص نموذج بسياق 1M في المجموعة. |
| أحمال تحتاج إخراجًا طويلًا جدًا في دور واحد (>32K رمز) | GLM-5.2 | الحد الأقصى للإخراج 128K في GLM-5.2 فريد هنا. V4 Pro يُقتطَع عند 32K؛ Qwen3.7 Max و Kimi K2.7 Code محدودان بـ 8K. |
| أسئلة تحتاج أحدث معرفة تدريب | GLM-5.2 | تاريخ انقطاع المعرفة 2026-04، الأحدث في المجموعة. مفيد للاستفسارات عن أحداث أو واجهات برمجة أو مكتبات حديثة. |
| نموذج رائد متعدد الأنماط متوازن، متوسط السعر | Qwen3.7 Max | رؤية + reasoning + flagship بسعر $0.86/$2.57. المنطقة الوسطى حين تريد تعدّد الأنماط دون ملف DeepSeek، أو تحتاج منظومة أدوات Alibaba. |
| تحليل شيفرة لمستودع كامل، تدفقات برمجة بالوكلاء | Kimi K2.7 Code | مصمّم خصيصًا لفهم الشيفرة ذات السياق الطويل. لاحظ سقف سياق 256K وغياب وسمَي reasoning/flagship — اختره للشيفرة، لا للاستدلال العام. |
| استدلال صعب متعدد الخطوات حين تريد نكهة DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | يحمل reasoning و flagship بأقل سعر. للمشاريع الجديدة، V4 Pro يحلّ محل DeepSeek R1 (0528) الأقدم على الورق. |
سياسة توجيه افتراضية معقولة عبر الأربعة: أرسل حركة رخيصة عالية الحجم متعددة الأنماط إلى DeepSeek V4 Pro؛ وجّه عمليات إعادة الهيكلة طويلة الإخراج واستفسارات المعرفة الحديثة إلى GLM-5.2؛ واستخدم Qwen3.7 Max كخيار احتياطي متعدد الأنماط متوازن حين تريد تنوّع المُصدّرين على مسار نشط؛ واحجز Kimi K2.7 Code لمهام الشيفرة على مستوى المستودع المخصّصة حيث يبرّر ضبط الشيفرة ذي السياق الطويل سعره الأعلى.
كيف تستدعي الأربعة جميعًا (شيفرة حقيقية قابلة للتشغيل)
يوفّر MeshTok نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI على https://meshtok.com/v1. التبديل بين أي نموذج في هذه المقالة هو تغيير سطر واحد في حقل model — نفس الـ SDK، نفس مفتاح الـ API، نفس تنسيق الطلب. معرّفات النماذج أدناه هي المعرّفات الحقيقية من الكتالوج.
# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://meshtok.com/v1",
api_key="sk-your-meshtok-key",
)
def ask(model_id: str, prompt: str) -> str:
"""Same call, different model — switch with one string."""
resp = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return resp.choices[0].message.content
# Real model IDs from the MeshTok catalog
cheap_multimodal = ask("deepseek/deepseek-v4-pro", "Summarize this 200K-token transcript and extract action items.")
long_output = ask("bigmodel/glm-5.2", "Rewrite this 50K-token file with the new API and keep it under 100K tokens.")
balanced_vision = ask("ali/qwen3.7-max", "Describe this screenshot and suggest UI fixes.")
repo_code = ask("moonshot/kimi-k2.7-code", "Analyze this entire repository and list dead code.")للاستجابات المتدفّقة، مرّر stream=True وتكرّر على الأجزاء؛ لاستدعاء الأدوات، مرّر الوسيط tools؛ للإخراج المنظّم، استخدم response_format={"type": "json_object"}. النماذج الأربعة جميعها تدعم tools و json، لذا تنسيق الطلب متطابق عبرها جميعًا. راجع وثائق البث من MeshTok ووثائق استدعاء الأدوات لأمثلة كاملة بـ Python و JavaScript و cURL.
الأسئلة الشائعة
أيٌّ من الأربعة هو الأرخص؟ DeepSeek V4 Pro، بفارق كبير. بسعر $0.4286/$0.8571 لكل مليون رمز، هو النموذج الوحيد في هذه المجموعة بأقل من $1/م على الإدخال والإخراج معًا. على وحدة مليون إدخال + مليون إخراج هو أرخص بـ 2.7–4.0 مرة من النماذج الثلاثة الأخرى.
أيٌّ لديه أطول نافذة سياق؟ ثلاثة من الأربعة — DeepSeek V4 Pro و GLM-5.2 و Qwen3.7 Max — تشترك في نافذة سياق بـ 1,000,000 رمز. أما Kimi K2.7 Code فينحصر عند 256,000 رمز. نافذة السياق هي الحد الأعلى المُعلَن الذي يقبله النموذج، وليست ضمان جودة عند كل موضع — اختبر دائمًا سلوك السياق الطويل على بياناتك الخاصة.
أيٌّ لديه أطول حد إخراج؟ GLM-5.2، بشكل فريد، عند 128,000 رمز. يقدّم DeepSeek V4 Pro 32,768؛ بينما ينحصر Qwen3.7 Max و Kimi K2.7 Code عند 8,192. إذا كان حمل عملك يُصدر ردودًا طويلة جدًا في الدور الواحد، فإن GLM-5.2 هو الخيار الوحيد هنا الذي لن يُقتطَع.
أي النماذج تدعم الرؤية (إدخال الصور)؟ فقط DeepSeek V4 Pro و Qwen3.7 Max. أما GLM-5.2 و Kimi K2.7 Code فهما نصّيان فقط. ومن الجدير بالملاحظة أن GLM-5.2 هو الأغلى بين الأربعة ومع ذلك يفتقر إلى قدرة الصور.
لماذا لا توجد معايير أداء أو جودة في هذه المقالة؟
لأننا لم نُجرِ أيًّا منها، ولن ننشر أرقامًا لا نستطيع دعمها بسجلات خام. يعتمد زمن الاستجابة على وقت اليوم والمنطقة وطول الطلب وحالة الطابور؛ فأي رقم وحيد لزمن استجابة أول رمز دون إطار اختبار هو تسويق، لا بيانات. ومقارنات الجودة دون مجموعة تقييم مشتركة ليست أكثر صلابةً. بيانات الأسعار والقدرات أعلاه هي الجزء الثابت والقابل للتحقق. أجرِ تقييمك الخاص على MeshTok بـ temperature: 0.0 وموجِّهاتك الخاصة للباقي.
هل Kimi K2.7 Code “رائد” فعلًا؟
لا — فهو لا يحمل وسم القدرة flagship في الكتالوج، ويفتقد وسم reasoning. وقد أُدرج هنا لأنه إصدار Moonshot الأكثر صلة بالمطوّرين: متخصص برمجة ذي سياق طويل. اختره للشيفرة، لا للاستدلال العام. أما Kimi K2.6 ذو الاستخدام العام من Moonshot فيحمل reasoning إن احتجته.
هل هذه الأسعار ثابتة؟
تُحدّث شركات النماذج الأسعار المعلنة دوريًا. تعكس الأرقام هنا كتالوج MeshTok بتاريخ 2026-08-21. يخبرك حقل updatedDate في أعلى الصفحة متى جرت مراجعة المقالة آخر مرة؛ والمصدر الحيّ للحقيقة هو دائمًا https://meshtok.com/models.
آخر مراجعة 2026-08-21 بإشراف فريق MeshTok. جميع الأسعار والقدرات مأخوذة من كتالوج نماذج MeshTok الحي (src/data/models.ts) بتاريخ المراجعة. لم تُجرَ أي قياسات لزمن الاستجابة أو عدد الرموز أو الجودة لهذه المقالة — فالأرقام المعروضة هي إسقاطات حسابية من الأسعار المعلنة المنشورة، لا معايير تجريبية.